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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

Question 1

データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipelines で顧客データパイプラインを構築しています。ソースは、顧客レコードの挿入、更新、削除を含む、保存期間が限定されたクラウドベースのイベントストリームです。これらの変更は、SCD タイプ 1 テーブルをターゲットテーブル customer_dim として維持するために、AUTO CDC INTO 構文を使用して適用されます。データエンジニアは、customer_dim テーブルからストリームを取得し、更新イベントと削除イベントのみに反応してデータを増分処理するダウンストリームジョブをどのように構築すればよいでしょうか。

A. 更新および削除中にパイプラインが壊れないようにするには、customer_dim からのストリーミング中に ignoreChanges フラグを使用します。
B. customer_dim テーブルからのストリーミングは、SCD 2 保持の場合にのみ可能です。
C. SCD 1 として保存する場合、AUTO CDC INTO のターゲットには更新と削除が含まれます。これらの操作により、customer_dim からのストリーミングが失敗する可能性があります。代わりに、元のソースから別のストリームを構築してください。
D. customer_dim テーブルから変更データ フィードを読み取り、フィルターを適用して変更イベントを段階的に処理します。

Question 2

ほぼリアルタイムのワークロードを容易にするために、データエンジニアはDatabricks Auto Loaderのスキーマ検出および進化機能を活用するヘルパー関数を作成しています。この関数は、ソースのスキーマを自動で直接検出し、ソースディレクトリにJSONファイルが到着すると段階的に処理し、新しいフィールドが検出されるとテーブルのスキーマを自動的に進化させます。
関数は以下に空白で表示されます。

指定された要件を満たすために空欄を正しく埋める回答はどれですか?

A.

B.

C.

D.

E.

Question 3

タスクオーケストレーターは、2つの1時間ごとのタスクを実行するように設定されています。まず、外部システムが/mnt/raw_orders/にマウントされたディレクトリにParquetデータを書き込みます。このデータが書き込まれた後、以下のコードを含むDatabricksジョブが実行されます。

フィールド customer_id と order_id は各注文を一意に識別する複合キーとして機能し、time フィールドはレコードがソース システムにキューに入れられた時刻を示すものと想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間おきに重複したエントリをキューに入れることが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A. 注文テーブルには重複は含まれませんが、2 時間以上遅れて到着したレコードは無視され、テーブルから削除されます。
B. 注文テーブルには最新の 2 時間のレコードのみが含まれ、重複は存在しません。
C. 2 時間以上離れて到着した重複レコードは削除されますが、同じバッチで到着した重複レコードは両方とも注文テーブルに書き込まれる可能性があります。
D. 2 時間以上間隔をあけてキューに登録された重複レコードが保持され、orders テーブルに同じ customer_id と order_id を持つ重複レコードが含まれる場合があります。
E. すべてのレコードは、重複が排除されて注文テーブルにコミットされる前に、状態ストアに 2 時間保持されます。

Question 4

Lakehouse内のcustomer_churn_paramsというテーブルは、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
MLチームが使用しているチャーン予測モデルは、本番環境では比較的安定しています。チームは過去24時間以内に変更されたレコードのみに基づいて予測を行うことに注力しています。
変更されたレコードの識別を簡素化するアプローチはどれでしょうか?

A. customer_churn_params テーブルのすべての行に解約モデルを適用しますが、予測が変更されていない行を無視して予測テーブルにアップサートを実行するロジックを実装します。
B. 完全な出力モードを使用してバッチ ジョブを構造化ストリーミング ジョブに変換します。customer_churn_params テーブルから読み取り、解約モデルに対して増分予測を行うように構造化ストリーミング ジョブを構成します。
C. 現在の上書きロジックをマージ ステートメントに置き換えて、変更されたレコードのみを変更します。変更データ フィードによって識別された変更されたレコードについて予測を行うロジックを記述します。
D. 新しい予測を行う前に、一意の顧客を識別するキーで、以前のモデル予測と現在の customer_churn_params との差を計算します。以前の予測に含まれていない顧客についてのみ予測を行います。
E. 上書きロジックを変更して、呼び出しによって入力されたフィールドを含める
データが書き込まれるときに spark.sql.functions.current_timestamp() が呼び出されます。このフィールドを使用して、特定の日付に書き込まれたレコードを識別します。

Question 5

ジュニアデータエンジニアが、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。遅れて到着するデータについては、増分状態情報を10分間保持する必要があります。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A. awaitArrival("event_time", "10 minutes")
B. withWatermark("event_time", "10 minutes")
C. await("event_time + `10 minutes'")
D. delayWrite("event_time", "10 minutes")
E. slidingWindow("event_time", "10 minutes")

Solutions: